CLAP: Isolating Content from Style through Contrastive Learning with Augmented Prompts

📄 arXiv: 2311.16445v6 📥 PDF

作者: Yichao Cai, Yuhang Liu, Zhen Zhang, Javen Qinfeng Shi

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-28 (更新: 2025-04-23)

备注: Accepted as a conference paper at ECCV 2024

💡 一句话要点

提出CLAP以解决视觉语言模型内容与风格混合问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对比学习 多模态学习 内容与风格解耦 数据增强 视觉语言模型

📋 核心要点

  1. 现有对比视觉语言模型在特征学习中将内容与风格信息混合，导致在分布变化下的泛化能力不足。
  2. 本文提出通过数据增强的对比学习方法，利用图像和文本增强技术解耦内容特征，提升模型的表示能力。
  3. 在多个数据集上的实验显示，所提方法在零样本和少样本分类任务中显著提高了性能，且对扰动具有更强的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

对比视觉语言模型（如CLIP）在多种下游任务中表现出色，但其学习的特征往往将内容与风格信息混合，限制了在分布变化下的泛化能力。为了解决这一问题，本文采用因果生成视角，提出通过数据增强的对比学习方法，旨在从原始表示中解耦内容特征。我们探索图像和文本增强技术，以提取纯内容特征，进而提升CLIP类模型的表示能力。实验结果表明，该方法在零样本和少样本分类任务中显著提升了性能，并增强了对各种扰动的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决对比视觉语言模型中内容与风格信息混合的问题，现有方法在面对分布变化时表现不佳，限制了其泛化能力。

核心思路：通过引入数据增强技术，解耦内容特征与风格信息，使得模型能够专注于提取潜在的内容信息，从而提升表示能力。

技术框架：整体方法分为两个主要模块：首先是图像增强模块，通过多种图像增强技术提取纯内容特征；其次是文本增强模块，利用文本数据的语义丰富性和逻辑结构，进一步隔离内容与风格特征。

关键创新：本文的主要创新在于将图像和文本增强技术结合到CLIP类模型中，形成了一种新的对比学习框架，显著提升了模型的表示能力和鲁棒性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化内容特征的提取，同时在网络结构上进行了调整，以便更好地融合增强后的数据，确保模型能够有效学习到解耦后的特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提CLAP方法在多个数据集上实现了显著的性能提升，尤其是在零样本和少样本分类任务中，相较于基线模型提升幅度达到XX%，并且在面对各种扰动时表现出更强的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉、自然语言处理以及多模态学习等。通过提升视觉语言模型的泛化能力和鲁棒性，CLAP可广泛应用于图像分类、文本生成、跨模态检索等任务，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Contrastive vision-language models, such as CLIP, have garnered considerable attention for various downstream tasks, mainly due to the remarkable ability of the learned features for generalization. However, the features they learned often blend content and style information, which somewhat limits their generalization capabilities under distribution shifts. To address this limitation, we adopt a causal generative perspective for multimodal data and propose contrastive learning with data augmentation to disentangle content features from the original representations. To achieve this, we begin with exploring image augmentation techniques and develop a method to seamlessly integrate them into pre-trained CLIP-like models to extract pure content features. Taking a step further, recognizing the inherent semantic richness and logical structure of text data, we explore the use of text augmentation to isolate latent content from style features. This enables CLIP-like model's encoders to concentrate on latent content information, refining the learned representations by pre-trained CLIP-like models. Our extensive experiments across diverse datasets demonstrate significant improvements in zero-shot and few-shot classification tasks, alongside enhanced robustness to various perturbations. These results underscore the effectiveness of our proposed methods in refining vision-language representations and advancing the state-of-the-art in multimodal learning.